E se l’intelligenza artificiale diventasse una leva per migliorare le prestazioni della vostra manutenzione?
Scoprite come l’intelligenza artificiale sta trasformando la gestione della manutenzione nell’industria, nel settore immobiliare, nella sanità, nei trasporti, nelle comunità e nelle amministrazioni.
Questo white paper gratuito vi guida attraverso le applicazioni concrete dell’IA nel CMMS, i vantaggi misurabili e le fasi chiave per il successo del vostro progetto di manutenzione intelligente.
Perché scaricare questo white paper sull’IA e la manutenzione?
L’intelligenza artificiale (IA) è oggi un acceleratore indispensabile nelle strategie di digitalizzazione. Oltre ad essere una tendenza, si basa su:
- potenti algoritmi,
- capacità di elaborazione dei dati in tempo reale,
- un approccio sostenibile e intelligente alle prestazioni operative.
In un contesto in cui la manutenzione diventa strategica, l’IA consente:
- interventi più efficaci e mirati,
- una migliore anticipazione dei guasti,
- l’ottimizzazione continua delle risorse.
Questo white paper è rivolto ai responsabili della manutenzione, ai direttori dei sistemi informativi, alle direzioni tecniche e ai decisori industriali che desiderano integrare l’IA nella loro strategia.
Cosa troverete in questa guida “L’IA al servizio delle sfide, delle opportunità e dei casi concreti”
Contesto: chi siamo?
Presentazione di CARL Berger-Levrault, editore europeo leader nel settore CMMS (Gestione della manutenzione assistita da computer).
Un focus settoriale: industria, sanità, trasporti, infrastrutture pubbliche, facility management… con un obiettivo comune: migliorare la manutenzione grazie all’IA.
Le sfide dell’intelligenza artificiale nella manutenzione
L’IA come leva per una performance sostenibile
Passaggio alla manutenzione 5.0: autonomia, intelligenza, previsione, efficienza energetica
Esempi concreti di IA applicata alla manutenzione
Manutenzione predittiva tramite machine learning
Automazione delle attività ripetitive
Assistenti digitali per i tecnici (compagni intelligenti)
Funzionamento tecnico dell’IA nel CMMS
Introduzione ai concetti chiave: machine learning, sensori, elaborazione dei dati
Come queste tecnologie si integrano in una piattaforma CMMS
Calcolo del ROI di un progetto di IA nella manutenzione
Indicatori chiave di prestazione (KPI)
Guadagni misurabili osservati su casi di clienti
Riduzione dei costi di manutenzione, dei tempi di fermo e degli interventi correttivi
Implementare l’IA nella manutenzione: sfide e soluzioni
Conformità normativa e sicurezza informatica
Affidabilità dei modelli di IA
Accompagnamento al cambiamento per i team sul campo
Guida pratica: integrare l’IA nella vostra strategia di manutenzione
Fasi del progetto IA
Metodologia collaudata e feedback
Visione del futuro: la manutenzione aumentata
Le nostre prospettive per l’industria 5.0
Come rimanere competitivi grazie all’IA
Questo white paper è pensato per voi se…
✅ Siete responsabili della manutenzione, ingegneri, responsabili IT o dirigenti industriali
✅ State cercando di ridurre i costi e i guasti
✅ State valutando un progetto di IA o di manutenzione predittiva
✅ Desiderate comprendere i vantaggi concreti dell’intelligenza artificiale applicata alla manutenzione
Scaricate gratuitamente la vostra copia e immergetevi nel mondo della manutenzione intelligente, predittiva e ottimizzata dall’IA.
Informazioni su CARL Berger-Levrault
CARL Berger-Levrault è un editore di riferimento nel campo delle soluzioni CMMS ed EAM, che accompagna le organizzazioni nella digitalizzazione intelligente della loro manutenzione.
Le nostre soluzioni rispondono alle sfide di efficienza, sostenibilità e autonomia poste dall’Industria 5.0.
Un forte impegno per l’innovazione tecnologica
Il Lab IA della Direzione Ricerca e Innovazione del gruppo Berger-Levrault contribuisce allo sviluppo di soluzioni digitali avanzate, in particolare per i settori delle collettività, della sanità e dell’industria. Berger-Levrault dedica oltre il 25% del proprio fatturato all’innovazione, dimostrando così il proprio forte impegno a favore della ricerca e dello sviluppo. Questo approccio proattivo consente di proporre strumenti e tecnologie all’avanguardia, come la manutenzione predittiva assistita dall’IA (“predictive maintenance” in inglese) o gli assistenti digitali intelligenti, rispondendo al contempo alle sfide sociali ed economiche attuali.
